Thông tin chung Mã học phần: MAT6101Học phần tiên quyết: Không Chuyên ngành: Khoa học dữ liệu Tóm tắt môn học Học phần cung cấp cho người học những kiến thức cơ bản về các phương pháp số để giải gần đúng các bài toán của đại số tuyến tính, bao gồm: các phương pháp phân tích SVD, phân tích QR của ma trận; tính ổn định và ổn định lùi của một thuật toán, một số phương pháp trực tiếp giải hệ phương trình đại số tuyến tính và các phương pháp lặp để giải gần đúng hệ phương trình đại số tuyến tính với ma trận có kích thước lớn và thưa; các phương pháp lặp để giải gần đúng bài toán tìm giá trị riêng và vector riêng của ma trận. Đây là học phần tiên quyết cho nhiều học phần trong chương trình. Tài liệu tham khảo Tài liệu bắt buộc Bài giảng của giảng viên Timothy A. Davis (2006), Direct Methods for Sparse Linear Systems, Society for Industrial and Applied Mathematics, Philadelphia, PA, USA. G. H. Golub, C. F. Van Loan (2012), Matrix Computations, 4th edition, John Hopkins Press Tài liệu tham khảo thêm Y. Saad (2003), Iterative Methods for Sparse Linear Systems, SIAM. L. N. Trefethen, D. Bau (1997), Numerical Linear Algebra, SIAM.
